【摘要】：新鮮度是即食海參加工品質(zhì)調(diào)控和貯藏品質(zhì)監(jiān)控的關(guān)鍵指標(biāo)。針對感官評定和現(xiàn)有理化檢測無法滿足即食海參產(chǎn)品大批量、標(biāo)準(zhǔn)化、工業(yè)化生產(chǎn)問題,提出了一種基于高光譜圖像的即食海參新鮮度快速無損檢測方法,通過圖像主成分分析和波段比運算相結(jié)合,優(yōu)選特征波長和圖像;依據(jù)海參腐敗機理,建立圖像紋理特征與即食海參新鮮度等級間的關(guān)聯(lián)模型,實現(xiàn)即食海參新鮮度無損、快速評價。首先針對高光譜圖像巨大的數(shù)據(jù)量展開降維研究。根據(jù)即食海參體壁光譜吸收特性,以具有明顯化學(xué)吸收特征的波長(474和985nm)為分界點,獲得包括全檢測波段(400~1 000nm)在內(nèi)的六個待處理波段,通過分段圖像主成分分析實現(xiàn)待測波段的優(yōu)選,利用權(quán)重系數(shù)和波段比圖像運算,最終將686和985nm波段比圖像確定為特征圖像。面向特征圖像的感興趣區(qū)域(ROI),構(gòu)建灰度共生矩陣(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)、灰度梯度共生矩陣(gray-gradient co-occurrence matrix,GGCM)、改進的局部二元模式紋理描述子(local binary pattern,LBP),分別提取紋理參數(shù)作為輸入,以揮發(fā)性鹽基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)檢測為標(biāo)準(zhǔn),建立經(jīng)粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation,BP)即食海參新鮮度判別模型,新鮮度等級判別準(zhǔn)確率分別為90%,95%和80%。結(jié)果表明,即食海參高光譜圖像灰度梯度共生矩陣的紋理特征用于新鮮度判別效果較好。為即食海參新鮮度快速無損檢測方法研究和儀器開發(fā)提供了理論基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)支持。
[Abstract]:Freshness is the key index of quality control and storage quality control of instant sea cucumber. Aiming at the problem that sensory evaluation and physical and chemical examination can not meet the problems of large quantity, standardization and industrial production of instant sea cucumber products, a fast nondestructive testing method for the freshness of instant sea cucumber based on hyperspectral image is proposed. By combining principal component analysis and band comparison, the characteristic wavelength and image were selected, and the correlation model between texture features and freshness grade of instant sea cucumber was established according to the mechanism of sea cucumber corruption. Rapid evaluation. Firstly, the dimensionality reduction research is carried out for the huge data volume of hyperspectral images. According to the spectral absorption characteristics of the instant sea cucumber's body wall, the wavelength (474 and 985nm), which has obvious chemical absorption characteristics, was used as the boundary point to obtain six unprocessed bands, including the whole detection band (400-1 000nm). Based on the principal component analysis (PCA) of segmented images, the optimal selection of the bands to be measured is realized. Finally, the 686 and 985nm band ratio images are determined as feature images by using the weight coefficient and the band ratio image operation. The region of interest (ROI),) for feature image is used to construct gray-level co-occurrence matrix (GLCM), grayscale gradient co-occurrence matrix (gray-gradient co-occurrence), and improved local binary pattern texture descriptor (local binary pattern LBP). The texture parameters are extracted as input, respectively. Based on the standard of (total volatile basic nitrogenin TVB-N detection, a back neural network (BP) model for distinguishing freshness of sea cucumber was established. The accuracy of freshness grade discrimination was 90% and 80%, respectively. The results show that the texture feature of grayscale gradient co-occurrence matrix of ready-to-eat sea cucumber hyperspectral image can be used to distinguish freshness. It provides a theoretical basis and data support for the research and development of fast nondestructive testing method for the freshness of instant sea cucumber.
【作者單位】： 國家海洋食品工程技術(shù)研究中心大連工業(yè)大學(xué);遼寧省海洋食品加工技術(shù)裝備重點實驗室大連工業(yè)大學(xué);
【基金】：Marine public welfare industry research funding(201505029) Liaoning Provincial Natural Science Foundation(201602055) National Natural Science Foundation of China(31501561)
【分類號】：TP391.41;TS254.7

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本文編號：2190461